商业大数据（商业大数据是集中实践平台的课程）

本篇目录：

1、大数据时代商业智能的发展趋势_大数据时代的商业变革2、商业银行与大数据融合的基础包含哪几个方面3、大数据挖掘商业价值的方法包括哪些?

大数据时代商业智能的发展趋势_大数据时代的商业变革

大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。

趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。

从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展这是商业智能应用的一大趋势，即在企业现有的应用系统中，如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件，使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。

这个趋势表明，商业智能的启用和普及力度正在持续改善。

大数据正掀起一场商业变革 时下，一场以大数据为核心的商业变革正在兴起。

商业银行与大数据融合的基础包含哪几个方面

1、在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。

2、（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。

3、平台方面。商业银行需要搭建云计算平台、大数据平台、人工智能平台，是从平台方面完善金融科技基础设施的，还需要延伸客户服务触角，完善支付结算体系、智能网点、大数据统计等金融基础设施建设。

4、大数据在银行业的应用 舆情分析 对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。

5、金融科技。商业银行创造信息流通的工具基础是金融科技，例如网上银行、移动支付、云计算、大数据分析等，实现了信息的快速流通和交易的便利性。

6、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理。大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。数据挖掘技术在决策支持方面有着广泛的市场前景，并可用于业务管理方。

大数据挖掘商业价值的方法包括哪些?

1、使用 Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner、RapidMiner、 Pentaho BI 等大数据技术、工具。使用分类、聚类、关联规则、预测等数据挖掘方法。

2、从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。

3、data)：包括呼叫记录(Call Detail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。社交数据(Social data)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

4、方法Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。

到此，以上就是小编对于商业大数据是集中实践平台的课程的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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